abc*_*abc 2 optimization linear-programming glpk integer-programming
我有一个很大的MIP问题，我使用GLPK中的GLPSOL来解决它。然而，求解LP松弛问题需要多次迭代，并且每次迭代的obj和infeas值都是相同的。我认为它已经找到了最优解，但它不会停止，并且持续运行了好几个小时。每个大规模 MIP/LP 问题都会发生这种情况吗？遇到这样的情况我该如何处理？有人可以给我任何关于这个的建议吗？谢谢！
求解 MIP 问题一般是 NP 完全问题，这意味着存在无法有效求解的情况。但通常我们的问题有足够的结构，因此启发式方法可以帮助解决这些模型。这使得解决能力在过去几十年中取得了巨大的进步（概述）。
要了解基本方法并了解您的情况到底是什么问题（上限没有进展，下限没有进展，...），请阅读解决困难混合整数线性规划的实用指南。
请记住，Gurobi / Cplex 等商业求解器与一般非商业求解器（尤其是 MIP 求解）之间存在巨大差距。这里有大量的基准。
还有很多参数需要调整。例如，Gurobi 有不同的参数模板：一个目标是快速找到可行的解决方案；另一个目标是快速找到可行的解决方案。人们的目标是证明界限。
我个人的看法：与cbc（开源）和scip（开源但非免费商业用途）相比，glpk 相当糟糕。